平行点云: 虚实互动的点云生成与三维模型进化方法
田永林1; 沈宇2; 李强2; 王飞跃2
Source Publication自动化学报
ISSN0254-4156
2020
Volume46Issue:12Pages:2572-2582
Abstract三维信息的提取在自动驾驶等智能交通场景中正发挥着越来越重要的作用,为了解决以激光雷达为主的深度传感器在数据采集方面面临的成本高、样本覆盖不全面等问题,本文提出了平行点云的框架.利用人工定义场景获取虚拟点云数据,通过计算实验训练三维模型,借助平行执行对模型性能进行测试,并将结果反馈至数据生成和模型训练过程.通过不断地迭代,使三维模型得到充分评估并不断进化.在平行点云的框架下,我们以三维目标检测为例,通过闭环迭代,构建了虚实结合的点云数据集,在无需人工标注的情况下,可达到标注数据训练模型精度的72%.
KeywordParallel point clouds virtual-real interaction 3D vision models 3D object detection 平行点云 虚实互动 三维视觉模型 三维目标检测
Indexed ByCSCD
Language中文
CSCD IDCSCD:6876131
Citation statistics
Cited Times:2[CSCD]   [CSCD Record]
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/43074
Collection复杂系统管理与控制国家重点实验室_平行智能技术与系统团队
Affiliation1.中国科学技术大学
2.中国科学院自动化研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
田永林,沈宇,李强,等. 平行点云: 虚实互动的点云生成与三维模型进化方法[J]. 自动化学报,2020,46(12):2572-2582.
APA 田永林,沈宇,李强,&王飞跃.(2020).平行点云: 虚实互动的点云生成与三维模型进化方法.自动化学报,46(12),2572-2582.
MLA 田永林,et al."平行点云: 虚实互动的点云生成与三维模型进化方法".自动化学报 46.12(2020):2572-2582.
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